Michael C. Hughes

Um estudo avaliando métodos de aprendizado usando dados rotulados limitados em imagens médicas.

SINCERE melhora o aprendizado contrastivo supervisionado com uma separação e representação de classes melhores.

InterLUDE melhora o desempenho do modelo usando dados rotulados e não rotulados.